Brute Force против эвристического поиска: разница и сравнение

Искусственный интеллект — один из самых быстрорастущих секторов в настоящее время. Это изучение строительных объектов, которые действуют объективно.

Эти ИИ для выполнения и достижения своих действий выполняют определенные виды алгоритмов. Два таких алгоритма — это перебор и эвристический поиск.

Основные выводы

  1. Алгоритмы грубой силы систематически исследуют все возможные решения, в то время как эвристический поиск использует стратегии для конкретных проблем, чтобы найти решения более эффективно.
  2. Методы эвристического поиска могут быстро найти приближенные решения, но грубая сила гарантирует нахождение оптимального решения, если оно существует.
  3. Методы грубой силы требуют больше времени и ресурсов, чем методы эвристического поиска.

Разница между Грубая сила а эвристический поиск заключается в том, что грубая сила является формой неосведомленного поиска. С другой стороны, эвристический поиск — это информированный поиск. Грубая сила занимает относительно много времени, в то время как эвристический поиск выполняется очень быстро.

Brute Force против эвристического поиска

Грубая сила алгоритм неинформированного поиска, используемый в технологии искусственного интеллекта. Проще говоря, это поиск без надлежащей информации.

Он также мало что знает о проблеме, но предлагает решение, которое может понадобиться. Грубая сила, как она есть, проходит через несколько возможностей, процесс более трудоемкий и длительный.

Эвристический поиск — это алгоритм информированного поиска, используемый в технологии искусственного интеллекта. Проще говоря, это поиск нужных данных и информации и получение возможных результатов.

Эвристический поиск генерирует путь вокруг решения. Эвристическая сила, поскольку она в основном ориентирована на цель, не требует много времени для выполнения задач.

Параметр сравненияГрубая силаЭвристический поиск
Другие названияСлепой или равномерный поискИнформированный поиск
ОбработкаПоиск без информацииПоиск с информацией
КропотливыйПотребляет больше времени и длительный процессЗанимает меньше времени и менее длительный процесс
ПамятьТребуется большой объем памятиБольшой объем памяти не требуется
РешенияНе доказывает прямой путь к решению  Обеспечивает путь к решению
ФункцияНе требует дополнительных функций для поискаИспользуется для поиска

Что такое грубая сила?       

 Грубая сила также известна как слепой поиск или равномерный поиск. Равномерный поиск может найти необъективное состояние в объективном состоянии.

Читайте также:  Программист против инженера-программиста: разница и сравнение

Слепой поиск не контролирует выбранную ноту. Слепой поиск или грубая сила — одна из двух основных стратегий поиска, когда нет прямого пути к поиску.                  

Слепой поиск не дает простой информации, которую можно использовать, но поиск в построении дает ответы, которые человек может искать, но не имеет ни малейшего представления о нем.

Поскольку эти поиски не содержат никакой дополнительной информации о поиске, поэтому поиск без имени.

Существует несколько типов алгоритмов грубой силы, а именно: поиск с ограничением по глубине, двунаправленный поиск, поиск с равномерной стоимостью, поиск в ширину, поиск в глубину и итеративный поиск в глубину.

Поиск в ширину создает поиск путем формирования уровней дерева. Он связывает несколько посещенных тем. Он выкапывает самую мелкую цель пользователя, ближайшую к корню.

Поиск в глубину последовательно блуждает по пути спускаясь вниз по дереву, пока не возникнет с решением задачи или пока не зайдет в тупик. Достигнув тупика, он возвращается назад и прокладывает другие пути.

Эвристический поиск также известен как информированный поиск. Это целеустремленность.

Основная цель эвристического поиска состоит в том, чтобы быть быстрым и легким, ранжироваться по множеству задач, поэтому он находит приблизительный ответ, не требуя и не тратя много времени и ресурсов.

Эвристический поиск может не всегда давать самое точное или лучшее решение, но он находит правильное решение в разумные сроки. Этот тип метода поиска очень полезен для решения сложных задач.

Поэтому это лучший способ для проблем, которые трудно решить, и проблем, решение которых требует бесконечного времени.

Принцип эвристического поиска может быть применен к нескольким вопросам математики и науки.

Эвристический поиск использует несколько методов для просмотра пространства размещения, оценивая, в каком месте, вероятно, будет расположение, и обнуляет запрос в этой области.

Читайте также:  Симметричное и асимметричное шифрование: разница и сравнение

Эвристический поиск можно дополнительно классифицировать как жадный поиск, поиск по дереву A* и поиск по графу A*. При жадном поиске расширяется ближайший к цели узел.

Поиск по дереву A* объединяет качества поиска с равномерной стоимостью и жадного поиска. Поиск A*graph устраняет ограничения, обнаруженные при поиске A*graph, путем многократного развертывания похожих узлов.

  1. Грубая сила также известна как слепой поиск или равномерный поиск, тогда как эвристический поиск известен как информированный поиск.
  2. В грубой силе поиск происходит без надлежащей информации, однако для эвристического поиска поиск происходит с надлежащей информацией.
  3. Грубая сила — процедура, отнимающая много времени. Это также длительная процедура и требует времени, чтобы найти решение. Эвристический поиск, однако, является быстрым процессом и не требует много времени для поиска решений.
  4. Для грубой силы требуется большой объем памяти; однако эвристический поиск не требует большого объема памяти.
  5. Брут-поиск не имеет прямого пути к решению, в то время как эвристический поиск прокладывает прямой путь к решению.
  6. Перебор не использует какой-либо специальной функции для поиска в частности. Однако в процессе поиска используется эвристическая сила.

Рекомендации

  1. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/b138699.pdf
  2. https://link.springer.com/article/10.1023/A:1009672832658

Последнее обновление: 15 июля 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!